Azure AI Custom Visionによる画像分類と物体検出

コンピュータビジョンは業界が視覚データを分析する方法を変革していますが、ゼロからモデルを構築するには多くの場合、深い機械学習の専門知識が必要です。このテキストベースのコースでは、複雑なデータサイエンスの背景知識がなくても、Azure AI Custom Visionを使用してカスタマイズされたコンピュータビジョンソリューションを作成する方法をガイドします。構造化された説明を読み進めることで、機械学習の主要な用語を理解し、カスタムモデルをデプロイできるようになります。画像内のパターンを認識し、トレーニングデータを構造化し、モデルを実用的なアプリケーションに統合する方法を学びます。学習内容: 画像分類や物体検出を含むコンピュータビジョンの基礎概念の理解、高品質なモデルトレーニングを保証するための画像データセットの効果的な整理とタグ付け、Azure AI Custom Visionポータルを使用したカスタム画像分類モデルのトレーニング、画像内の特定のアイテムを特定して識別するための物体検出モデルの構成、適合率、再現率、平均適合率などのモデルパフォーマンス指標の評価、視覚トレーニングデータセットのバイアスを回避するための責任あるAI原則の適用、外部ソフトウェアアプリケーションへの統合のためのトレーニング済みモデルのクラウドエンドポイントへのデプロイ。まずは、主要な用語とコンピュータビジョンシステムの基本アーキテクチャから始めます。そこから、データセットの準備、トレーニングワークフロー、モデル評価、そして最終的なデプロイ戦略へと進みます。このコースは、機械学習の経験がなくても、プロジェクトにコンピュータビジョン機能を追加したいソフトウェア開発者、システムアーキテクト、技術愛好家向けに設計されています。今すぐ読み始めて、アプリケーションにおけるカスタムビジュアルAIの可能性を解き放ちましょう。